赣江新区热岛效应及土地利用时空变化分析

温新龙，彭王敏子*，蒋 帅，孙 擎

（1.江西省气象科学研究所，江西 南昌 330096；2.南京信息工程大学 应用气象学院，江苏 南京 210044；3.中国气象科学研究院，北京 100081）

0 引言

热岛效应是指城区温度高于周围郊区的现象，是城市气候最明显的特征之一［1］。热岛效应的成因与城镇化的发展密切相关，主要体现在3个方面：一是城镇区域密集的人类活动所排放的人为热多于郊区；二是城郊下垫面的差异，城镇区域的不透水面代替了原有的可渗透地面、植被和水体等；三是城区大气气溶胶带来的保温效应。热岛效应会给经济社会发展和人类健康产生负面影响，比如增加能源消耗、降低空气质量、引发物候异常、增加疾病发病率和死亡率等［2-3］。在城镇化背景下，受气候变暖和极端天气气候事件多发、频发的影响，包括热岛效应在内的城市生态环境问题引起了越来越多的关注［4-6］。梁珂等［7］基于地表温度和MODIS数据，研究了2005—2019年珠三角城市群城市热岛的年际和季节变化特征及其地表覆盖的时空变化情况；阴瑜鑫等［8］对长江经济带城市群热岛特征及影响因素进行了研究，并指出土地覆盖类型、空气质量、人口密度等是热岛效应的重要影响因素。

2016年6月6日，国务院批复设立江西赣江新区，同年10月20日赣江新区正式挂牌，成为中部地区第2个、全国第18个国家级新区。近年来，赣江新区发展势头强劲，主要经济指标增速位居19个国家级新区“第一方阵”，2022年地区生产总值首次突破千亿元大关。作为全国区域面积最小的国家级新区，城市发展与生态环境、土地利用之间的矛盾也逐步显现［9-10］，生态环境、土地资源是制约赣江新区经济社会发展的重要因素。因此，研究赣江新区热岛效应与土地利用的时空变化特征，对于改善热岛效应、建设宜居新区和指导区域可持续发展具有十分重要的现实意义。

1 研究区概况

赣江新区包括南昌经济技术开发区、南昌临空经济区和九江市共青城市、永修县的部分街道和乡镇，规划范围465 km2，为狭长带形，南北长约70 km，东西最宽处10 km，最窄处不足5 km，呈现“两廊（昌九产业走廊、滨湖生态廊道）、一带（昌九新型城镇带）、四组团（经开组团、临空组团、永修组团和共青组团）”的发展格局（图1）。赣江新区的战略定位是长江中游新型城镇化示范区、中部地区先进制造业基地、内陆地区重要开放高地和美丽中国“江西样板”先行区。

图1 研究区域概况图

2 数据与方法

2.1 卫星数据及预处理

本研究实测气温数据来自于赣江新区8个气象站点（图1），所用卫星数据为Landsat-8卫星的陆地成像仪(Operational Land Imager，OLI)和热红外传感器(Thermal Infrared Sensor，TIRS)数据［11］，来源于美国地质勘探局(USGS)网站(https://earthexplorer.usgs.gov/)。Landsat-8卫星于2013年2月11日发射成功，每16 d可以实现一次全球覆盖，共有11个波段，其中波段1~7和波段9的空间分辨率为30 m，波段10~11的空间分辨率为100 m，波段8为15 m分辨率的全色波段。

为避免季节差异、植被覆盖差异等因素的影响，保证地表温度反演的客观性和研究的对比性，选取了研究区域同一季节、晴空条件下的三景L1T级别（辐射校正数据经过几何精校正处理）卫星影像，分别为2014年9月6日、2017年11月1日和2020年9月6日（表1）。使用遥感影像专业处理软件ENVI进行辐射定标和影像裁剪等预处理，得到研究区域的辐射亮度图像。

表1 所采用的卫星影像信息

2.2 地表温度反演及精度验证

基于Landsat-8数据的地表温度反演有多种方法，常见的有劈窗算法、单窗算法等［12］。本研究采用被证实的具有较高精度的大气校正法，通过获取成像时刻的大气剖面参数和地表比辐射率参数进行赣江新区地表温度反演，具体步骤参照文献［13］。

将反演的地表温度与研究区域内卫星过境时刻的气象站实测温度进行拟合。由拟合结果（图2）可知，地表温度反演值与气象站实测值具有显著的相关关系（R²=0.97，P＜0.05），说明反演方法可行性高、精度较好，存在的拟合误差主要是由于反演的是地表温度，而气象站实测的是离地面1.5 m高度的气温，因此可以将该结果作为后续分析的依据。

图2 地表温度反演值与气象站实测温度的拟合结果

2.3 热岛强度分级

热岛强度是定量衡量热岛效应的一个重要指标，最常用、最普遍的表征方法是城市与乡村的温度差值。基于遥感反演地表温度研究城市热岛强度一般有2种方式：一是所谓的城乡温度阈值法，先划定城乡范围，在此基础上提取一定温度差作为热岛的识别阈值；一是直接以温度分布特征为基础提取热岛范围，无需划定城乡范围，包括温度等级阈值法、高斯拟合参数法和温度衰减突变法等。本研究引用热场变异指数(HI)来衡量某个像元相对于整个研究区域的热岛强度情况［14］，计算公式为：

式（1）中：HI为热场变异指数；Ts为反演的某像元的地表温度（℃）；Tmean为研究区域的平均温度（℃）。根据计算结果，将热岛强度分为4个等级，如表2所示。

表2 热岛强度等级划分及含义

2.4 土地利用分类与变化分析

参照《土地利用现状分类》（GB/T 21010—2017）和赣江新区相关规划，对研究区域三景Landsat-8 OLI遥感影像数据进行目视判读，结合光谱特征信息，以其土地利用及覆盖现状为参考，使用最大似然估计法对土地利用及覆盖类型进行监督分类，将赣江新区土地利用类型划分为耕地、林地、建设用地和水域4大类，分类精度总体介于85.13%~90.22%，Kappa系数在0.857以上，满足研究需求，再使用ArcGIS 10.2软件对土地利用分类数据进行统计。

采用土地利用动态度来衡量一定时间段，研究区域内某一种土地利用类型的面积变化速度。土地利用动态度的绝对值越大说明在该段时间内土地利用变化程度越大，反之则变化程度越小。计算公式为：

式（2）中：K为土地利用动态度；Ua、Ub分别表示研究初期和末期该类土地利用类型的面积；T为研究时间间隔（本研究为年间隔）。

3 结果与分析

3.1 地表温度分布特征

由赣江新区3期遥感影像地表温度反演结果（图3）可知，地表温度分布与天气背景、土地利用类型有关。结合表1中成像当日天气背景及图2气象站实测气温来看，研究区域3期影像的天气背景相似，均为多云和晴天，风力小于3级；不同的是，2014年9月6日与2020年9月6日气温几乎接近，但比2017年11月1日高10～12 ℃。对比图3a、图3b可知，受城镇化影响，2017年低于27 ℃的区域明显少于2014年的，但由于2017年11月1日气温偏低10～12 ℃，即使2017年城镇化水平高于2014年的，但高于31 ℃的区域并没有明显扩大。对比图3a、图3c可知，随着城镇化的不断发展，地表温度超过31 ℃的范围由零星点状向成片带状变化，面积从2014年的14.9 km2扩大到2020年的99.6 km2，占比由3.2%扩大到21.4%，而地表温度超过32 ℃的面积则是从2014年的5.6 km2扩大到2020年的58.1 km2，占比从1.2%扩大到12.5%。

图3 赣江新区地表温度反演结果

3.2 热岛强度特征

由赣江新区热岛强度分级结果（图4）可以看出，赣江新区热岛现象明显，与地表温度高值区域一致，主要分布在各组团的城镇化区域。随着工业化和城镇化的推进，热岛面积在逐步扩大，增加最明显的区域是经开组团、临空组团的樵舍镇、永修组团的艾城镇和共青组团的江益镇。从各级像元个数和占比（表3）来看，各期均为无热岛区域的占比最大，其次是弱热岛和一般热岛区域，强热岛区域占比最小，热岛区域占比由2014年的19.3%增加到2020年的26.2%。强热岛区域占比从2014年的0.6%增加到2017年的0.9%，再增加到2020年的1.2%；一般热岛区域从2014年的8.4%下降到2017年的7.7%，随后又增加至2020年的12.3%；弱热岛区域从2014年的10.3%增长到2017年的15.7%，再减少到2020年的12.7%。对比图4a、图4c可知，相比2014年，2020年各等级热岛区域面积均呈增加趋势。

表3 赣江新区热岛强度分级统计情况

图4 赣江新区热岛强度分级示意图

3.3 土地利用分类及变化特征

根据赣江新区2014、2017和2020年3期遥感影像土地利用分类结果（图5），统计得到各土地类型面积和占比（表4），并分别计算2014—2017、2017—2020和2014—2020年这3个时间段的土地利用动态度（表5）。

表4 赣江新区土地利用类型面积统计情况

表5 赣江新区土地利用动态度变化情况

图5 赣江新区土地利用时空变化特征

图6 赣江新区各期不同土地利用类型的地表温度

赣江新区2014、2017和2020年的土地利用类型中面积最大的均为林地，面积占比分别为45%、50%和40%，均呈现先增加后减少的趋势，减少的区域主要在经开组团的中北部和临空组团樵舍镇的南部。耕地呈现逐年减少的趋势，面积由2014年的167 km2减少为2017年的102 km2，再到2020年的88 km2，由2014年排名第二降为2017和2020年的排名第三。随着城镇化进程的加快，建设用地面积呈逐年增加趋势，面积从2014年的74 km2增加至2017年的112 km2，再到2020年的140 km2，2020年建设用地面积是2014年的1.89倍，增加区域主要是在各组团已有城镇化区域上向周边扩张，致使周边林地和耕地减少。水域面积不断增加，占比从2014年的3%上升到2017年的4%，再上升到2020年的11%，增加区域主要在赣江新区东面，这与江西加快鄱阳湖流域生态修复，实施退耕还湿等生态项目有关。

从土地利用动态度（表5）来看，2014—2020年这6 a间，赣江新区的建设用地和水域面积在增加，耕地和林地面积在减少，这与李万钰等［15-16］的研究结论一致。土地利用变化程度由大到小依次为水域＞建设用地＞耕地＞林地。

3.4 不同土地利用类型的地表温度特征

利用ArcGIS 10.2软件将土地利用类型（图5）与地表温度反演结果（图3）进行空间叠加，可以看出不同的土地利用类型其地表温度存在差异，地表温度高于29 ℃的区域主要分布在各组团的城镇区域，植被覆盖度较高的区域及水体的地表温度一般低于28 ℃。由图 6可知，4种土地利用类型的地表温度均值依次为建设用地＞耕地＞林地＞水域，主要原因在于不同类型下垫面的热属性差别，城镇等建设用地存在大量的水泥路面等不透水面，它们具有较好的吸热性，易在白天吸收大量热量导致其地表温度最高。受天气背景影响，2017年赣江新区各类土地利用类型温度为这3期中最低，同时由于城镇化的发展，建设用地逐步增加，更多的耕地、林地转化为不透水面，以致2020年各种土地利用类型的温度为这3期中最高，其中建设用地的地表温度均值达32.5 ℃。

4 结论与讨论

基于赣江新区2014、2017和2020年三景Landsat-8卫星影像，利用大气校正法反演了研究区域地表温度并与气象站实测气温进行了精度验证，在此基础上研究了赣江新区热岛效应与土地利用时空变化特征，主要结论为：

（1）地表温度分布与天气背景及土地利用类型有关。2017年地表温度低于27 ℃的区域明显少于2014年的，而高于31 ℃的区域没有明显扩大；地表温度超过31 ℃的范围由零星点状向成片带状变化，面积从2014年的14.9 km2扩大到2020年的99.6 km2。

（2）赣江新区热岛现象明显且热岛面积在逐步扩大，占比由2014年的19.3%增加到2020年的26.2%，增加最明显的区域是经开组团、临空组团的樵舍镇、永修组团的艾城镇和共青组团的江益镇；各期均为无热岛区域占比最大，其次是弱热岛和一般热岛区域，强热岛区域占比最小。

（3）3期土地利用类型中面积最大的均为林地，面积占比分别达到了45%、50%和40%；2014—2020年这6 a间建设用地和水域面积在增加，耕地和林地面积在减少，土地利用变化程度由大到小依次为水域＞建设用地＞耕地＞林地。

（4）各土地利用类型地表温度均值依次为建设用地＞耕地＞林地＞水域。受天气背景影响，2017年各类土地利用类型温度为3期中最低，同时由于城镇化的发展，建设用地逐步增加，更多的耕地、林地转化为不透水面，以致2020年各种土地利用类型的温度为3期中最高。

综上，随着赣江新区的快速发展，其地表温度、热岛效应发生了显著变化，并且这种变化与同期的土地利用类型变化存在密不可分的关系。此外，城市布局、交通密度、人类活动、气象条件等都是地表温度和热岛效应的重要影响因素，这些因素对赣江新区的定量影响是今后研究的重要方向。赣江新区作为江西高质量跨越式发展的“王牌”和“骏马”，其新型工业化、信息化和城镇化将持续加快，在今后的规划中，应该注重生态理念，促进生态环境、空间格局的区域集约和协同发展。